Geometric feature learning
வடிவியல் அம்ச கற்றல் என்பது காட்சி பணிகளைத் தீர்க்க இயந்திர கற்றல் மற்றும் கணினி பார்வை ஆகியவற்றை இணைக்கும் ஒரு நுட்பமாகும். இந்த முறையின் முக்கிய குறிக்கோள், படங்களிலிருந்து வடிவியல் அம்சங்களை சேகரித்து, திறமையான இயந்திர கற்றல் முறைகளைப் பயன்படுத்தி அவற்றைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் ஒரு பொருளைக் குறிக்க வடிவியல் வடிவத்தின் பிரதிநிதி அம்சங்களின் தொகுப்பைக் கண்டுபிடிப்பதாகும். மனிதர்கள் காட்சி பணிகளைத் தீர்க்கிறார்கள், மேலும் அவர்கள் பார்ப்பவற்றிலிருந்து புலனுணர்வு தகவல்களைப் பிரித்தெடுப்பதன் மூலம் சூழலுக்கு விரைவான பதிலை வழங்க முடியும். கணினி பார்வை சிக்கல்களைத் தீர்க்க பொருட்களை அடையாளம் காணும் மனிதர்களின் திறனை ஆராய்ச்சியாளர்கள் உருவகப்படுத்துகிறார்கள். உதாரணமாக, எம். மாதா மற்றும் பலர். (2002) தடைகளைத் தவிர்ப்பதற்காக மொபைல் ரோபோ வழிசெலுத்தல் பணிகளுக்கு அம்ச கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தியது. அவர்கள் கற்றல் அம்சங்களுக்கும் பொருட்களை (புள்ளிவிவரங்கள்) அடையாளம் காண்பதற்கும் மரபணு வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தினர். வடிவியல் அம்ச கற்றல் முறைகள் அங்கீகார சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது மட்டுமல்லாமல், தொடர்ச்சியான உள்ளீட்டு உணர்ச்சி படங்களின் தொகுப்பை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் அடுத்தடுத்த செயல்களைக் கணிக்கவும் முடியும், பொதுவாக படங்களின் சில பிரித்தெடுக்கும் அம்சங்கள். கற்றல் மூலம், அடுத்த நடவடிக்கை பற்றிய சில கருதுகோள்கள் கொடுக்கப்படுகின்றன, மேலும் ஒவ்வொரு கருதுகோளின் நிகழ்தகவின்படி மிகவும் சாத்தியமான செயலைக் கொடுக்கின்றன. இந்த நுட்பம் செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. வடிவியல் அம்சக் கற்றல் முறைகள் படங்களிலிருந்து தனித்துவமான வடிவியல் அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கின்றன. வடிவியல் அம்சங்கள் என்பது புள்ளிகள், கோடுகள், வளைவுகள் அல்லது மேற்பரப்புகள் போன்ற வடிவியல் கூறுகளின் தொகுப்பால் கட்டப்பட்ட பொருட்களின் அம்சங்களாகும். இந்த அம்சங்கள் மூலையில் உள்ள அம்சங்கள், விளிம்பு அம்சங்கள், பிளாப்கள், ரிட்ஜ்கள், முக்கிய புள்ளிகள் பட அமைப்பு மற்றும் பலவாக இருக்கலாம், அவை அம்சக் கண்டறிதல் முறைகள் மூலம் கண்டறியப்படலாம். வடிவியல் அம்சங்கள் மூலை முடுக்குகள்ஃ மூலை முடுக்குகள் மிகவும் எளிமையான ஆனால் பொருட்களின் குறிப்பிடத்தக்க அம்சமாகும். குறிப்பாக, சிக்கலான பொருள்கள் பொதுவாக ஒருவருக்கொருவர் வெவ்வேறு மூலையில் உள்ள அம்சங்களைக் கொண்டுள்ளன. ஒரு பொருளின் மூலைகளை மூலை கண்டறிதல் மூலம் பிரித்தெடுக்க முடியும். சோ மற்றும் டன் இரண்டு நேர் கோடு பிரிவுகளுக்கு இடையிலான தூரம் மற்றும் கோணத்தால் ஒரு மூலையை வரையறுக்க வேறு வழியைப் பயன்படுத்தினர். பல கூறுகளின் அளவுருக்கள் கொண்ட கலவையாக அம்சங்களை வரையறுப்பதன் மூலம் இது ஒரு புதிய வழியாகும். விளிம்புகள்ஃ விளிம்புகள் என்பது ஒரு படத்தின் ஒரு பரிமாண அமைப்பு அம்சங்கள். அவை வெவ்வேறு படப் பகுதிகளின் எல்லையைக் குறிக்கின்றன. விளிம்பைக் கண்டறிதல் நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி விளிம்பைக் கண்டுபிடிப்பதன் மூலம் ஒரு பொருளின் வெளிப்புறத்தை எளிதில் கண்டறிய முடியும். பிளாப்கள்ஃ பிளாப்கள் படங்களின் பகுதிகளைக் குறிக்கின்றன, அவை ப்ளாப் கண்டறிதல் முறையைப் பயன்படுத்தி கண்டறியப்படலாம். விளிம்புகள்ஃ ஒரு நடைமுறைக் கண்ணோட்டத்தில், ஒரு விளிம்பை சமச்சீர் அச்சைக் குறிக்கும் ஒரு பரிமாண வளைவாகக் கருதலாம். ரிட்ஜ்கள் கண்டறிதல் முறை-ரிட்ஜ் கண்டறிதல் முக்கிய புள்ளிகளைப் பார்க்கவும் கதிர்-பிராடி சாலியன்சி டிடெக்டர் பட அமைப்பு கூட்டு அம்சங்கள் வடிவியல் கலவை வடிவியல் கூறு அம்சம் பல பழமையான அம்சங்களின் கலவையாகும், மேலும் இது எப்போதும் விளிம்புகள், மூலைகள் அல்லது குமிழிகள் போன்ற 2 க்கும் மேற்பட்ட பழமையான அம்சங்களைக் கொண்டுள்ளது. x இடத்தில் வடிவியல் அம்ச திசையனை பிரித்தெடுப்பது குறிப்பு புள்ளியின் படி கணக்கிடப்படலாம், இது கீழே காட்டப்பட்டுள்ளதுஃ x என்பது அம்சங்களின் இருப்பிடத்தின் இருப்பிடம், அதாவது நோக்குநிலை, அதாவது உள்ளார்ந்த அளவு. பூலியன் கலவை பூலியன் கலவை அம்சம் இரண்டு துணை அம்சங்களைக் கொண்டுள்ளது, அவை பழமையான அம்சங்கள் அல்லது கூட்டு அம்சங்களாக இருக்கலாம். இரண்டு வகையான பூலியன் அம்சங்கள் உள்ளனஃ இரண்டு துணை அம்சங்களின் பெருக்கல் மதிப்பு கொண்ட இணைந்த அம்சம் மற்றும் இரண்டு துணை அம்சங்களின் அதிகபட்ச மதிப்பு கொண்ட வேறுபட்ட அம்சங்கள். ஃபீச்சர் ஸ்பேஸ் ஃபீச்சர் ஸ்பேஸ் முதன்முதலில் கணினி பார்வை பகுதியில் செஜெனால் பரிசீலிக்கப்பட்டது. உள்ளூர் அம்சங்களின் வடிவியல் உறவுகளைக் குறிக்க அவர் பல நிலை வரைபடத்தைப் பயன்படுத்தினார். கற்றல் வழிமுறைகள் ஒரு படத்தில் உள்ள பொருட்களின் தனித்துவமான அம்சங்களைக் கண்டறிய கற்றுக்கொள்ள பல கற்றல் வழிமுறைகள் உள்ளன. கற்றல் அதிகரிப்பாக இருக்கலாம், அதாவது பொருள் வகுப்புகள் எந்த நேரத்திலும் சேர்க்கப்படலாம். வடிவியல் அம்ச பிரித்தெடுத்தல் முறைகள் கார்னர் ஃபிட்டிங் எட்ஜ் கண்டறிதல் உலகளாவிய கட்டமைப்பு பிரித்தெடுத்தல் அம்சம் ஹிஸ்டோகிராம்கள் லைன் கண்டறிதல் இணைக்கப்பட்ட-கூறு லேபிளிங் பட அமைப்பு இயக்க மதிப்பீடு அம்சம் கற்றல் வழிமுறை 1.Acquire ஒரு புதிய பயிற்சி படம் "I". அங்கீகார வழிமுறைக்கு 2.According, முடிவை மதிப்பீடு செய்யுங்கள். முடிவு உண்மையாக இருந்தால், புதிய பொருள் வகுப்புகள் அங்கீகரிக்கப்படுகின்றன. அங்கீகார வழிமுறையின் முக்கிய அம்சம் அனைத்து வகுப்புகளின் அனைத்து அம்சங்களிலும் மிகவும் தனித்துவமான அம்சங்களைக் கண்டறிவதாகும். எனவே அம்சத்தை அதிகரிக்க கீழே உள்ள சமன்பாட்டைப் பயன்படுத்துதல் படங்களில் உள்ள ஒரு அம்சத்தின் மதிப்பை அளவிடுதல், மற்றும் ஒரு அம்சத்தை உள்ளூர்மயமாக்குதல்ஃ மதிப்பீடு என வரையறுக்கப்படும் இடத்தில், அம்சங்களை அங்கீகரித்த பிறகு, வகுப்புகளை அங்கீகரிக்க முடியுமா என்பதைத் தீர்மானிக்க முடிவுகளை மதிப்பீடு செய்ய வேண்டும், அங்கீகார முடிவுகளின் ஐந்து மதிப்பீட்டு பிரிவுகள் உள்ளனஃ சரியான, தவறான, தெளிவற்ற, குழப்பமான மற்றும் அறியாமை. மதிப்பீடு சரியாக இருக்கும்போது, ஒரு புதிய பயிற்சி படத்தைச் சேர்த்து அதைப் பயிற்றுவிக்கவும். அங்கீகாரம் தோல்வியுற்றால், அம்சம் முனைகள் அவற்றின் தனித்துவமான சக்தியை அதிகரிக்க வேண்டும், இது கொல்மோகோரோவ்-ஸ்மிர்னோ தூரத்தால் (கே. எஸ். டி) வரையறுக்கப்படுகிறது. 3.Feature கற்றல் வழிமுறை ஒரு அம்சம் அங்கீகரிக்கப்பட்ட பிறகு, அதை அடையாளம் காண பேய்சியன் நெட்வொர்க்கிற்கு பயன்படுத்தப்பட வேண்டும், சோதனை செய்ய அம்சம் கற்றல் வழிமுறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. அம்ச கற்றல் வழிமுறையின் முக்கிய நோக்கம், வகுப்புகள் அங்கீகரிக்கப்பட்டதா இல்லையா என்பதை சோதிக்க மாதிரி படத்திலிருந்து ஒரு புதிய அம்சத்தைக் கண்டுபிடிப்பதாகும். இரண்டு நிகழ்வுகளை கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்ஃ மாதிரி படத்திலிருந்து முறையே உண்மையான வகுப்பு மற்றும் தவறான வகுப்பின் புதிய அம்சத்தைத் தேடுவது. உண்மையான வகுப்பின் புதிய அம்சம் கண்டறியப்பட்டு, தவறான வகுப்பு அங்கீகரிக்கப்படாவிட்டால், வகுப்பு அங்கீகரிக்கப்பட்டு, வழிமுறை நிறுத்தப்பட வேண்டும். உண்மையான வகுப்பின் அம்சம் கண்டறியப்படாவிட்டால், மாதிரி படத்தில் தவறான வகுப்பின் அம்சம் கண்டறியப்பட்டால், தவறான வகுப்பை அடையாளம் காண்பதைத் தடுக்க வேண்டும், மேலும் இந்த அம்சம் பேய்சியன் நெட்வொர்க்கிலிருந்து அகற்றப்பட வேண்டும். சோதனை செயல்முறை பிஏசி மாதிரியை அடிப்படையாகக் கொண்ட அம்ச கற்றல் வழிமுறை கற்றல் கட்டமைப்பை உணர பேய்சியன் நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்துதல் இந்த மாதிரியின் அடிப்படையில் விநியோக-இல்லாத கற்றல் கோட்பாட்டை உருவாக்குவதன் மூலம் கணினி பார்வை சிக்கலைத் தீர்க்க டி. ரோத் (2002) என்பவரால் தோராயமாக சரியான (பிஏசி) மாதிரி பயன்படுத்தப்பட்டது. இந்தக் கோட்பாடு அம்ச-திறமையான கற்றல் அணுகுமுறையின் வளர்ச்சியை பெரிதும் நம்பியது. இந்த வழிமுறையின் குறிக்கோள் ஒரு படத்தில் சில வடிவியல் அம்சங்களால் குறிப்பிடப்படும் ஒரு பொருளைக் கற்றுக்கொள்வதாகும். உள்ளீடு ஒரு அம்ச திசையன் மற்றும் வெளியீடு 1 ஆகும், அதாவது பொருளை வெற்றிகரமாக கண்டறிதல் அல்லது 0 இல்லையெனில். இந்த கற்றல் அணுகுமுறையின் முக்கிய அம்சம், ஒரு செயல்பாட்டின் மூலம் பொருளைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தக்கூடிய பிரதிநிதி கூறுகளைச் சேகரித்து, படத்திலிருந்து ஒரு பொருளை அடையாளம் கண்டு அதிக நிகழ்தகவுடன் பிரதிநிதித்துவத்தைக் கண்டுபிடிப்பதன் மூலம் சோதிக்கிறது. கற்றல் வழிமுறையானது கற்ற இலக்கு கருத்துரு ஒரு வகுப்பைச் சேர்ந்ததா என்பதைக் கணிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, அங்கு எக்ஸ் என்பது அளவுருக்களுடன் கூடிய நிகழ்வு இடமாகும், பின்னர் கணிப்பு சரியானதா என்பதைச் சோதிக்கிறது. மதிப்பீட்டு கட்டமைப்பு கற்றல் அம்சங்களுக்குப் பிறகு, கற்றல் வழிமுறைகளை மதிப்பீடு செய்ய சில மதிப்பீட்டு வழிமுறைகள் இருக்க வேண்டும். டி. ரோத் இரண்டு கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தினார்ஃ 1.Sparse நெட்வொர்க் ஆஃப் வின்னோஸ் (SNoW) அமைப்பு SNoW-பயிற்சி ஆரம்ப படிஃ அனைவருக்கும் இலக்கு t உடன் இணைக்கப்பட்ட அம்சங்களின் தொகுப்பைத் தொடங்குதல். செட் T இல் உள்ள ஒவ்வொரு இலக்கு பொருளும் செயலில் உள்ள அம்சங்களின் பட்டியலுக்குச் சொந்தமானது என்றால், இலக்கு மற்றும் ஆரம்ப எடையை ஒரே நேரத்தில் அமைக்க இணைப்பு அம்சம். இலக்குகளை மதிப்பீடு செய்யுங்கள்ஃ இலக்குகளை ஒப்பிட்டுப் பாருங்கள், t இலக்கை இலக்காகக் கொண்ட i அம்சங்களை இணைக்கும் ஒரு நிலையில் உள்ள எடை எங்கே.\theta _ {t} என்பது இலக்கின் நுழைவாயில், t அல்ல. மதிப்பீட்டின் விளைவாக எடையைப் புதுப்பிக்கவும். இரண்டு நிகழ்வுகள் உள்ளனஃ எதிர்மறை எடுத்துக்காட்டில் கணிக்கப்பட்ட நேர்மறை (மற்றும் இலக்குகள் செயலில் உள்ள அம்சங்களின் பட்டியலில் இல்லை) மற்றும் நேர்மறை எடுத்துக்காட்டில் கணிக்கப்பட்ட எதிர்மறை (மற்றும் இலக்குகள் செயலில் உள்ள அம்சங்களின் பட்டியலில் உள்ளன). SNoW-மதிப்பீடு மேலே அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட அதே செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி ஒவ்வொரு இலக்கையும் மதிப்பீடு செய்யுங்கள் கணிப்புஃ மேலாதிக்க செயலில் உள்ள இலக்கு முனையைத் தேர்ந்தெடுக்க முடிவு செய்யுங்கள். 2. ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் SVM இன் முக்கிய நோக்கம் மாதிரிகளின் தொகுப்பைப் பிரிக்க ஒரு ஹைப்பர்பிளேனைக் கண்டுபிடிப்பதாகும், அங்கு ஒரு உள்ளீட்டு திசையன் உள்ளது, இது அம்சங்களின் தேர்வாகும் மற்றும் அதன் லேபிளாகும். ஹைப்பர்பிளேன் பின்வரும் வடிவத்தைக் கொண்டுள்ளதுஃ இது ஒரு கர்னல் செயல்பாடு இரண்டு வழிமுறைகளும் ஒரு நேரியல் செயல்பாட்டைக் கண்டுபிடிப்பதன் மூலம் பயிற்சி தரவைப் பிரிக்கின்றன. பயன்பாடுகள் இடவியல் வழிசெலுத்தலுக்கான கற்றல் மைல்கற்கள் மனித பார்வை நடத்தையின் பொருள் செயல்முறையைக் கண்டறிவதற்கான உருவகப்படுத்துதல் கற்றல் சுயமாக உருவாக்கப்பட்ட செயல் வாகனம் கண்காணிப்பு குறிப்புகள் அம்சக் கண்டறிதல் (கணினி பார்வை) கணினி பார்வையின் பயன்பாடுகள்